Ошибка модели в использовании R Caret с числовыми данными

Question

Я новичок в R. Я получил ошибку при использовании Caret.

# load the library
library(mlbench)
library(caret)
mydata2 <-mydata[1:200,c(52, 56:59)]
mydata2
# load the dataset
# prepare training scheme
control <- trainControl(method="lm", number=10, repeats=3)
# train the model
model <- train(MtrRegActNetEngyDailyKwh~., data=mydata2,method="lvq", preProcess="scale", trControl=control)
# estimate variable importance
importance <- varImp(model, scale=FALSE)
# summarize importance
print(importance)

Но результат ничего не показывает .. График ничего не показывает ..

Пример моих данных:

structure(list(MtrRegActNetEngyDailyKwh = c(16.736, 18.093), 
    Building = c(6, 6), numberofpeople = c(5, 5), pool = c(2, 
    2), typeofAC = c(1, 1)), row.names = 1:2, class = "data.frame")

Я не уверен, почему модель не работает ... Может помочь?

Обновление:

Я попробовал следующий код. Это работает.

model_nnet<-train(trainSetSmall[,predictors],trainSetSmall[,outcomeName],method='nnet')
importance <- varImp(model_nnet, scale=FALSE)
plot(importance)

Я также хочу проверить это в модели 'gbm'.

model_gbm<-train(trainSetSmall[,predictors], trainSetSmall[,outcomeName],method='gbm')
importance2 <- varImp(model_gbm, scale=FALSE)

Но я получил сообщение об ошибке ..

Error Message:  > importance2 <- varImp(model_gbm, scale=FALSE)
Error in relative.influence(object, n.trees = numTrees) : 
could not find function "relative.influence"

Я не уверен, почему это не работает ... Я просто хочу использовать другую модель для повторного тестирования. Могу ли я получить помощь?

Answer 1

Как гласит ошибка, вы используете неправильную модель для ваших данных. Квантизация вектора обучения предназначена только для моделирования классификации, а не для регрессионного моделирования. Вам нужно выбрать другую модель с учетом ваших данных. См. эту страницу документации по каретке для всех доступных моделей в каретке. Фильтр по регрессии, чтобы увидеть все модели регрессии.